水下聲吶圖像目標檢測的深度學習算法【matlab代碼】

基于深度學習的水下聲吶圖像目標檢測主要內(nèi)容：本研究將探討深度學習在水下聲吶圖像目標檢測中的應(yīng)用。水下目標的檢測對于海洋研究和資源探測至關(guān)重要，研究將利用深度學習算法分析聲吶圖像，識別水下目標，提高檢測的準確性。這一研究將推動水下探測技術(shù)的發(fā)展，提升海洋資源管理的效率。文檔說明：本文闡述了深度學習;YOLOv5算法;聲吶圖像;注意力機制;BiFPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示?；谏疃葘W習的水下聲吶圖像目標檢測通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準確性，實驗驗證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團隊。核心思路側(cè)掃聲吶成像距離遠,適用于海底資源勘探、海底打撈、水下生物識別等深海作業(yè),在水下目標檢測任務(wù)中承擔著非常重要的角色。但由于水下環(huán)境復雜,使用側(cè)掃聲吶開展水下目標檢測任務(wù)時,形成的聲吶圖像分辨率低、噪聲多,給水下目標檢測任務(wù)增加了難度。而隨著國際環(huán)境日益復雜,國家間競爭越來越激烈,加快對以側(cè)掃聲吶為基礎(chǔ)的水下目標檢測任務(wù)的研究,對加強我國海事安全、加快我國海底資源勘探進度具有重大意義。隨著人工智能時代的到來,深度學習得到了長足發(fā)展,各種優(yōu)異的算法模型也逐漸提出。鑒于YOLOv5目標檢測算法具有檢測精度高、可移植性強、檢測速度快等優(yōu)點,適用于水下目標檢測任務(wù),所以

本文以YOLOv5目標檢測算法為基礎(chǔ),針對目前水下目標檢測任務(wù)中存在的問題展開相關(guān)研究。

本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)聲吶圖像預(yù)處理:在聲吶圖像去噪上,采用空間域濾波與變換域濾波完成,并引入峰值信噪比、均方誤差、結(jié)構(gòu)相似性作為圖像質(zhì)量評價指標。其中,針對傳統(tǒng)中值濾波使去噪后的聲吶圖像過于平滑的問題,對中值濾波算法進行改進,提出一種基于新型中值濾波的聲吶圖像去噪方法,實驗結(jié)果表明:

本文提出的新型中值濾波去噪效果最好。在聲吶圖像增強上,采用直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化、單尺度Retinex算法完成,并引入人眼視覺系統(tǒng)、對比度、信息熵作為增強后的聲吶圖像質(zhì)量評定指標,由實驗結(jié)果可知:單尺度Retinex算法圖像增強效果最好。(2)改進YOLOv5目標檢測算法:采用K-means++聚類算法對錨框聚類方式重新選定,避免弱聚類問題的出現(xiàn);使用mixup算法在線擴充聲吶圖像數(shù)據(jù)集,增強數(shù)據(jù)集的豐富程度;使用Focal-EIOULoss作為邊界框回歸損失函數(shù),加快模型收斂速度;使用Soft-NMS算法篩選最后生成的邊界框,解決誤檢問題;向模型模型內(nèi)部引入ECA注意力機制,避免模型發(fā)生降維;使用BiFPN結(jié)構(gòu),對特征提取到的信息實現(xiàn)高效的多尺度融合。

本文將改進后的YOLOv5目標檢測算法在自制數(shù)據(jù)集上訓練并測試,得到的實驗結(jié)果為:精度為97.6%,回歸率為97.7%,mAP@.5為98.1%,mAP@.5:.95為73.4%,相比于原始YOLOv5算法,精度上提升6.3個百分點,回歸率上提升6.2個百分點,mAP@.5提升6個百分點,mAP@.5:.95提升4.4個百分點。改進后的算法性能提升明顯,證明

本文所提出的方法在水下目標檢測任務(wù)上具有一定的可行性與有效性。本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%基于深度學習的水下聲吶圖像目標檢測%加載數(shù)據(jù)集numSamples=707;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=707;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=707;%訓練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=707;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=707;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);